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Enregistrement W3089029 · doi:10.3233/978-1-61499-488-6-291

Using Personal Health Records to Scaffold Perceived Self-Efficacy for Health Promotion

2015· article· en· W3089029 sur OpenAlexaff
Helen Monkman, André Kushniruk

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCommunity Health and Development
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersuasionHealth promotionSelf-efficacyPromotion (chess)Health carePsychologyHealth belief modelMedicineKnowledge managementSocial psychologyNursingComputer sciencePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to Bandura (1977), believing in one's ability to achieve a goal is one of the best predictors that a goal will be accomplished. Given its predictive power, the concept of belief in one's ability to succeed, or perceived self-efficacy, is well researched for its influence on health promotion. It has been argued that a paradigm shift must occur away from illness treatment towards illness prevention and health promotion, for healthcare to accommodate the needs of the population. Personal Health Records (PHRs) may be a tool to help facilitate this paradigm shift. PHRs are repositories of information that individuals can use to access, manage, and share their personal health information. An extension of Bandura's model of self-efficacy will be presented here which identifies opportunities for PHRs to enhance perceived self-efficacy through mastery, social modeling, social persuasion, and physiological state. Bolstering self-efficacy through PHR tools will expand the utility of PHRs beyond self-management to also facilitate health promotion and illness prevention and gains in self-efficacy are also likely to transcend into other areas of consumers' lives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,333
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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